研究人員開發(fā)了病毒斑塊測定的自動化版本，這是檢測和量化病毒的金標準方法。新方法利用延時全息成像和深度學習，大大減少檢測時間并消除染色和手動計數(shù)。這一進展可能有助于簡化新疫苗和抗病毒藥物的開發(fā)。
加州大學洛杉磯分校 (UCLA) Ozcan 實驗室的 Yuzhu Li 將于 2023 年 10 月 9 日至 12 日在塔科馬大塔科馬會議中心舉行的光學 + 激光科學前沿 (FiO LS) 會議上展示這項研究(大西雅圖地區(qū))，華盛頓。
Li 解釋說：“與傳統(tǒng)的病毒噬斑測定相比，該技術縮短了檢測時間，可以顯著減少所需的檢測時間并完全消除化學染色和手動計數(shù)，從而有助于加快疫苗和藥物開發(fā)研究。”“如果爆發(fā)新病毒，可以顯著加快疫苗或抗病毒治療的開發(fā)、測試并向公眾提供，從而加快對病毒引發(fā)的衛(wèi)生緊急情況的反應時間。”
盡管病毒空斑測定是評估病毒感染性和量化樣品中病毒數(shù)量的一種經(jīng)濟高效的方法，但執(zhí)行起來非常耗時。首先將樣品稀釋，然后添加到培養(yǎng)的細胞中。如果病毒殺死了受感染的細胞，就會形成一個沒有細胞的區(qū)域(斑塊)。然后，專家對染色的噬菌斑形成單位 (PFU) 進行手動計數(shù)，這一過程很容易出現(xiàn)染色不規(guī)則和人為計數(shù)錯誤。
新型免染色自動病毒空斑測定系統(tǒng)用無透鏡全息成像系統(tǒng)取代了手動空斑計數(shù)，該系統(tǒng)可在孵化過程中對 PFU 的時空特征進行成像。然后使用深度學習算法根據(jù)觀察到的變化來檢測、分類和定位 PFU。
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